As tecnologias disruptivas já transformam a forma com que as empresas trabalham e também como os trabalhadores fazem suas tarefas. Se os torna mais eficientes e produtivos, também levanta a questão de quão relevantes esses trabalhadores serão no futuro e qual o risco de se tornarem obsoletos em um mundo regido pela inteligência artificial (IA).

No contact center as questões são as mesmas e a IA já muda a forma com que clientes e empresas se relacionam. Entretanto, o fator humano não deve ser substituído, mas pode ser aprimorado com a utilização da IA para fornecer insights sobre os clientes e prever tendências.

Benefícios diretos

É possível dizer que o uso da IA no contact center tem dois benefícios diretos:

•    Oferecer aos clientes as informações necessárias para que eles possam, sozinhos, resolverem problemas ou terem dúvidas sanadas
•    Oferecer aos agentes informações que contribuam para que eles possam lidar com questões mais complexas, que o autoatendimento não conseguiu resolver

Se as soluções de IA fazem com que o autoatendimento se desenvolva, também ajudam os agentes a lidar com uma variedade maior de problemas dos clientes. Com a IA é possível analisar as chamadas para compreender qual a necessidade do cliente e, assim, buscar no banco de dados situações parecidas e como foram resolvidas. A IA também permite prever o comportamento do cliente durante o atendimento e fornece ao agente recomendações sobre como lidar com a situação.

Entretanto, a IA não faz todo o trabalho, afinal é preciso que exista uma força de trabalho humana para lidar e resolver os problemas dos clientes. Mesmo que essa força de trabalho utilize os insights e recomendações da AI, o fator humano é necessário para entregar a mensagem de maneira simples e transparente, de forma que o cliente compreenda exatamente a situação e qual foi a solução encontrada.

A inteligência artificial no contact center

Há diversos processos que podem ser aprimorados com o uso da IA, abaixo alguns deles:

1.    Melhora de processos IVR/URA
Como tem um conjunto de regras predefinidas, a IVR/URA pode se tornar engessado.  Com a IA, no lugar de apenas dar ao usuário um conjunto de escolhas, a solução pode, com o uso do machine learning, encaminhar a chamada para um agente mais capacitado para resolver a dúvida do cliente.

2.    Análise de dados
Toda interação, seja com um agente humano ou com um robô, gera um conjunto de dados que são capturados e analisados para que, no futuro, possam otimizar os processos de atendimento. Ferramentas que analisam sentimentos, também contribuem para esse processo, gerando insights e descobrindo tendências de forma mais rápida que um agente humano. Por outro lado, como o foco é a experiência do cliente, trocar o agente por uma máquina vai no sentido contrário ao desejado pelo cliente, já que nove entre dez clientes querem falar com uma pessoa.

3.    Roteamento baseado em habilidades
Processos como previsão e roteamento baseado em habilidades devem ser cada vez mais automatizados, se já não o são. A IA, por intermédio de algoritmos de autoaprendizagem, usa os dados dos atendimentos para a criação de regras que permitam previsões e reações mais inteligentes, melhorando a experiência do cliente.

4.    Autoatendimento
É a área em que a IA mais se faz presente. No entanto, para que atinja seu potencial é preciso que as pessoas sintam que estão falando com uma pessoa e, para isso, também é preciso que os sistemas estejam totalmente integrados para permitir que as respostas sejam precisas.

5.    Monitoramento
A IA pode contribuir para melhorar a qualidade do atendimento. Com o monitoramento inteligente e análise de fala em tempo real, a solução analisa o discurso do agente e fornece feedbacks para ele, seus gestores e equipes de qualidade. O sistema, ainda, pode fornecer informações em tempo real para o que o agente faça um melhor atendimento.

Se as soluções de IA trabalharem em conjunto com a equipe de atendimento ao cliente, a empresa pode entregar uma melhor experiência ao cliente.

Fonte: Blog Genesys Latam

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